AI Technologies
Was uns beschäftigt
Künstliche Intelligenz ist ein sehr komplexes Feld mit vielen Begriffen, die häufig falsch genutzt werden und am Anfang ziemlich verwirrend sein können. Seien es Neuronale Netze, Deep Learning, Data Science oder Machine Learning. Wir sind in jedem dieser Felder tätig und helfen unseren Kunden, ein besseres Verständnis für die Terminologie aufzubauen. So können wir gemeinsam darüber entscheiden, wie KI im Unternehmen angewendet werden kann, um das wirtschaftliche Potential und den Mehrwert vorhandener Daten vollständig zu erschließen.
Künstliche Intelligenz
Einblick in das Forschungsfeld KI erhalten und die grundlegende Terminologie besser verstehen.
Machine Learning
Teilbereich von Künstlicher Intelligenz und dessen technologisches Rückgrat.
Deep Learning
Teilbereich von Machine Learning welcher sich auf große Datenmengen sowie Künstliche Neuronale Netze konzentriert.
AI as a Service
Auslagerung von KI-Lösungen an externe Provider, die eine Skalierung und Geschäftsentwicklung je nach Bedarf ermöglichen.
Amazon AI Services
Die vortrainierten KI-Services von AWS bieten eine fertige Intelligenz für eine Vielzahl von Anwendungen und Workflows.
Azure AI
Mit den KI Services von Azure lassen sich komplexe Aufgaben lösen, Recherche voranbringen & Verhalten vorhersagen.
RPA
Prozessautomatisierung indem repetitive, zeitintensive oder fehleranfällige Tätigkeiten durch Softwareroboter erlernt und automatisiert ausgeführt werden.
Predictive Analytics
Predictive Analytics verwendet historische Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen und so smarte Entscheidungen zu treffen.
Bots
Computerprogramm, das eigenständig und automatisiert agiert und darauf programmiert ist, spezifische, sich wiederholende Aufgaben zu erfüllen.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich mit den Interaktionen zwischen Computern und der menschlichen Sprache befasst.
Big Data
Bezeichnung für Datenmengen, die zu groß, komplex, schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit herkömmlichen Methoden auszuwerten.
Business Intelligence
Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse des eigenen Unternehmens durch Sammlung, Auswertung und Darstellung relevanter Daten.
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Erschaffung von intelligenten Maschinen beschäftigt, die wie Menschen arbeiten und reagieren sollen. Redet oder hört man von KI, ist in den meisten Fällen die Künstliche Allgemeine Intelligenz (Starke KI) gemeint, obwohl wir in der Praxis derzeit „nur“ über eine Schwache KI verfügen. In diesem Bereich wird viel verallgemeinert und vermischt, was zu Fehlinterpretationen führt. KI stellt einen übergeordneten Bereich dar. Zu den Teilbereichen gehören die Techniken Machine und Deep Learning, welche für die augenscheinlich intelligenten Handlungen der Computer verwendet werden. Viele Begriffe innerhalb des Konstruktes werden austauschbar und manchmal auch widersprüchlich verwendet, was meist auf Missverständnissen basiert. Zwei Strömungen sind bei KI wesentlich.
Artificial Narrow Intelligence (Schwache KI) – beschreibt KIs, die für ein spezielles Szenario entworfen wurden und gut in einer bestimmten Aufgabe sind, auf die sie trainiert und entwickelt wurden. Dabei handelt es sich um KI-Systeme, mit denen wir alle im Alltag in Berührung kommen können, wie z.B. einen Algorithmus, der Netflix-Videos empfiehlt oder Preise von Immobilien auf der Basis historischer Daten vorhersagt. Andere Beispiele aus diesem Bereich sind Qualitätskontrollen durch KI, Automatisierung oder Predicitve Maintainance. Schon heute ist KI ein mächtiges Werkzeug, nicht mehr aus unserer Gesellschaft wegzudenken und wird in den nächsten Jahren durch die Fortschritte in der Forschung eine Menge zusätzlichen Nutzen generieren.
Artificial General Intelligence (Starke KI) – beschreibt das Endziel von KI. Die Entwicklung eines Computersystems, das so intelligent oder intelligenter ist als ein Mensch. Eine Starke KI wäre somit in der Lage, jede intellektuelle Aufgabe genauso erfolgreich ausführen, wie sie ein Mensch erledigt. Genau an diesem Punkt entsteht der durch die Medien geschaffene Hype, denn diese Form der KI existiert heute nur als rein theoretisches Konzept und nicht als greifbare Realität. Maschinen werden derzeit trainiert, d.h. von Menschen wird Code geschrieben, um ein System zu schaffen, welches in der Lage ist, spezifische Anwendungsfälle zu lösen. Damit sieht der Status quo wie folgt aus: Wir Menschen bringen Maschinen bei, Dinge genauso gut oder auch besser als wir auszuführen.
Weitsicht
KI-Systeme können hinsichtlich Architektur und Implementierung sowohl sehr einfach als auch extrem komplex sein. Durch unsere Expertise sind wir in der Lage, jede noch so individuelle Anforderung umzusetzen und zukunftsorientierte sowie passende Lösungen zur Verfügung zu stellen.
Planung
Damit KI-Systeme automatisiert lernen und Muster in Daten entdecken, müssen vorab die richtigen Fragen gestellt werden. Damit auch wirklich die gewünschten Ergebnisse erzielt werden, ist die menschliche Expertise & Erfahrung bei der Einrichtung des Systems unerlässlich.
Einsatz
KI erweitert bestehende Produkte - in den meisten Fällen setzt man ein KI-System nicht als eigenständige Anwendung ein, sondern verbessert Produkte, die bereits genutzt werden gezielt mit KI-Funktionen, um so Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Daten
Für das Finden von Strukturen und Regelmäßigkeiten sowie ein KI-System als zuverlässigen Klassifikator oder Prädiktor einzusetzen, benötigt man zum Training der Modelle nicht nur viele Daten, zusätzlich muss auch eine hohe Datenqualität sichergestellt werden.
Machine Learning
Machine Learning (ML) ist ein Teilgebiet von KI und ist aus einer technologischen Perspektive heraus betrachtet dessen Rückgrat. ML nutzt Methoden der Statistik, um einem Computerprogramm die Fähigkeit zu geben, aus Daten zu lernen, sich also z.B. schrittweise in einer spezifischen Aufgabe zu verbessern, ohne explizit darauf programmiert bzw. trainiert zu werden. Als Werkzeug der KI hat ML auf diesem Weg erheblich zum gesamten Hype um KI beigetragen und ist maßgeblich dafür verantwortlich, dass KI-Systeme derzeit einen Mehrwert schaffen. ML besteht aus drei Teilen: Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning. Der größte Teil der Wertschöpfung liegt derzeit im Bereich des Supervised Learning.
Algorithmen des Supervised Learnings (SL) lernen Zuordnungen von Eingaben zu Ausgaben, indem sie Beziehungen innerhalb großer Datenmengen verstehen. Um ein solches System zu bauen, welches z.B. E-Mails nach Spam und Nicht-Spam klassifizieren kann, ist es notwendig, eine große Menge gelabelter Beispiele von E-Mails zu sammeln. Jede E-Mail erhält ein Label, das angibt, ob es sich um Spam handelt oder nicht und werden nachfolgend in einen überwachten maschinellen Lernalgorithmus eingespeist. Im Trainingsprozess analysiert der Algorithmus alle E-Mails und verbessert iterativ sein Verständnis darüber, welche Attribute Spam von Nicht-Spam-E-Mails unterscheiden und kann im Ergebnis beurteilen, ob eine völlig neue E-Mail (die der Algorithmus noch nie gesehen hat) Spam ist oder nicht.
Beim Unsupervised Learning (UL) handelt es sich um eine Methode des Maschinellen Lernens, bei der der Algorithmus Eingabedaten erhält, die nicht gelabelt sind und keine vorgegebene Zielvariable haben. Der Algorithmus lernt in diesem Fall also selbständig und ohne Beispieldaten und ist so in der Lage, Muster, versteckte Gruppen und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Die Methodik ist somit explorativ und nicht darauf ausgelegt, eine Vorhersage für eine bekannte Zielvariable zu berechnen, sondern primär zur Visualisierung großer Datenmengen, Clusteranalysen zu betreiben oder Strukturen zu erkennen.
Reinforcement Learning (RL) steht für eine besondere Form des Maschinellen Lernens. Der wesentliche Unterschied zu SL und UL ist, dass RL vorab keine Beispieldaten benötigt und ein Computeragent durch wiederholte Trial-and-Error-Interaktionen mit einer dynamischen Umgebung lernt, eine Aufgabe auszuführen, ohne dass ein menschliches Eingreifen nötig ist und er explizit für die Erfüllung der Aufgabe programmiert wurde. In der Simulationsumgebung entwickelt der Algorithmus (Agent) in vielen iterativen Schritten selbständig eine Strategie zur Lösung eines Problems. Die Interaktion (Actions) mit der Umgebung (Environment) verändert diese und transformiert sie in einen neuen Zustand (State), in dem der Agent eine weitere Aktion ausführen kann. Bestenfalls führen die Handlungen zu einer Belohnung (Reward), wodurch der Algorithmus an eine optimale Handlungsauswahl herangeführt wird. Mit RL trainierte Modelle sind sehr leistungsfähig und es besteht die Hoffnung, mit steigender Rechenleistung, zukünftig auch komplexeste Problemstellungen zu lösen.
Weitsicht
KI-Systeme können hinsichtlich Architektur und Implementierung sowohl sehr einfach als auch extrem komplex sein. Durch unsere Expertise sind wir in der Lage, jede noch so individuelle Anforderung umzusetzen und zukunftsorientierte sowie passende Lösungen zur Verfügung zu stellen.
Planung
Damit KI-Systeme automatisiert lernen und Muster in Daten entdecken, müssen vorab die richtigen Fragen gestellt werden. Damit auch wirklich die gewünschten Ergebnisse erzielt werden, ist die menschliche Expertise & Erfahrung bei der Einrichtung des Systems unerlässlich.
Einsatz
KI erweitert bestehende Produkte - in den meisten Fällen setzt man ein KI-System nicht als eigenständige Anwendung ein, sondern verbessert Produkte, die bereits genutzt werden gezielt mit KI-Funktionen, um so Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Daten
Für das Finden von Strukturen und Regelmäßigkeiten sowie ein KI-System als zuverlässigen Klassifikator oder Prädiktor einzusetzen, benötigt man zum Training der Modelle nicht nur viele Daten, zusätzlich muss auch eine hohe Datenqualität sichergestellt werden.
Deep Learning
Deep Learning (DL) ist ein Teilbereich von Machine Learning (ML) und kann daher als eine Technik des maschinellen Lernens bezeichnet werden, weist jedoch andere Eigenschaften als das klassische ML auf. DL konzentriert sich ausschließlich auf große Datenmengen sowie auf die Verwendung Künstlicher Neuronaler Netze (KNN). Im Gegensatz zu klassischen ML Methoden besitzt DL die Fähigkeit, durch die KNN komplexe Zusammenhänge unstrukturierter Daten zu verarbeiten und abzubilden.
Die Begriffe Deep Learning und (Künstliche) Neuronale Netze werden häufig synonym verwendet, was jedoch nicht richtig ist. KNN sind ein Bestandteil von DL – spezielle Algorithmen bzw. Modelle, die eingesetzt werden, um z.B. Muster zu erkennen, Cluster zu bilden, Texte zu deuten oder Objekte auf Bildern zu klassifizieren. Auch der Vergleich, dass Neuronale Netze wie das menschliche Gehirn aufgebaut sind, ist nicht richtig. Es stimmt zwar, dass der Ansatz ursprünglich vom Aufbau des Gehirns inspiriert wurde, die Funktionsweise ist jedoch unterschiedlich.
Ein DL Algorithmus bzw. ein KNN wird, wie alle Algorithmen des maschinellen Lernens, mit Daten trainiert, ist jedoch im Vergleich dazu extrem rechenintensiv. Der Aufbau von KNN folgt dabei immer dem Schema einer Eingangsschicht (Input Layer), einer versteckten Schicht (Hidden Layer) sowie einer Ausgangsschicht (Output Layer), wobei DL Modelle mehrere Hidden Layer besitzen. Sofern es gelingt, die Komplexität der Deep Learning-Algorithmen zu bewältigen, lassen sich bisherige Benchmarks bei vielen Aufgaben brechen und menschliche Leistungen weit übertreffen.
Weitsicht
KI-Systeme können hinsichtlich Architektur und Implementierung sowohl sehr einfach als auch extrem komplex sein. Durch unsere Expertise sind wir in der Lage, jede noch so individuelle Anforderung umzusetzen und zukunftsorientierte sowie passende Lösungen zur Verfügung zu stellen.
Planung
Damit KI-Systeme automatisiert lernen und Muster in Daten entdecken, müssen vorab die richtigen Fragen gestellt werden. Damit auch wirklich die gewünschten Ergebnisse erzielt werden, ist die menschliche Expertise & Erfahrung bei der Einrichtung des Systems unerlässlich.
Einsatz
KI erweitert bestehende Produkte - in den meisten Fällen setzt man ein KI-System nicht als eigenständige Anwendung ein, sondern verbessert Produkte, die bereits genutzt werden gezielt mit KI-Funktionen, um so Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Daten
Für das Finden von Strukturen und Regelmäßigkeiten sowie ein KI-System als zuverlässigen Klassifikator oder Prädiktor einzusetzen, benötigt man zum Training der Modelle nicht nur viele Daten, zusätzlich muss auch eine hohe Datenqualität sichergestellt werden.
AI as a Service
Mit AI as a Service (AIaaS) werden intelligente Dienste an einen externen Cloud Anbieter ausgelagert. Mittlerweile werden die intelligenten Services auf SaaS Ebene von den großen Cloud Anbietern, wie zum Beispiel Amazon, Microsoft oder Google, angeboten. Prognosen zufolge wird der globale Markt 2025 auf circa 7 Milliarden US-Dollar steigen.
Derzeit gibt es mehrere Typen von AIaaS. Dazu gehört, unter anderem, Cognitive Computing APIs. Hier wird Entwicklern die Möglichkeit gegeben, KI-Dienste über API-Aufrufe in Anwendungen anzubinden. Äußerst gefragt ist die Verarbeitung der natürlichen Sprache, Computer Vision, Anomaly Detection etc. Weitere beliebte Arten von AIaaS sind Machine Learning Frameworks, Bots und digitale Assistenten.
AIaaS erlaubt es Unternehmen, unabhängig von der KI-Expertise, mit der künstlichen Intelligenz für verschiedene Einsatzmöglichkeiten zu experimentieren, ohne dabei große Anfangsinvestitionen zu tätigen und so das Risiko gering zu halten. Die KI hilft Unternehmen, Prozesse zu optimieren, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren.
Weitsicht
KI-Systeme können hinsichtlich Architektur und Implementierung sowohl sehr einfach als auch extrem komplex sein. Durch unsere Expertise sind wir in der Lage, jede noch so individuelle Anforderung umzusetzen und zukunftsorientierte sowie passende Lösungen zur Verfügung zu stellen.
Planung
Damit KI-Systeme automatisiert lernen und Muster in Daten entdecken, müssen vorab die richtigen Fragen gestellt werden. Damit auch wirklich die gewünschten Ergebnisse erzielt werden, ist die menschliche Expertise & Erfahrung bei der Einrichtung des Systems unerlässlich.
Einsatz
KI erweitert bestehende Produkte - in den meisten Fällen setzt man ein KI-System nicht als eigenständige Anwendung ein, sondern verbessert Produkte, die bereits genutzt werden gezielt mit KI-Funktionen, um so Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Daten
Für das Finden von Strukturen und Regelmäßigkeiten sowie ein KI-System als zuverlässigen Klassifikator oder Prädiktor einzusetzen, benötigt man zum Training der Modelle nicht nur viele Daten, zusätzlich muss auch eine hohe Datenqualität sichergestellt werden.
Amazon AI Services
Einer von vielen Services, die Amazon im Rahmen von AWS anbietet, sind die Dienste für Künstliche Intelligenz. AWS stellt seinen Kunden eine fertige Intelligenz für unterschiedliche Applikationen und Workflows bereit. Hinter den Diensten steckt dieselbe Technologie, die auch Amazon selbst im eigenen Online-Shop im Einsatz hat.
Die Amazon AI Services lassen sich unkompliziert mit den unterschiedlichsten Anwendungen integrieren. Zudem werden bei der Nutzung dieser Dienste keine Machine Learning Kenntnisse vorausgesetzt. Insgesamt werden von Amazon 14 AI Services bereitgestellt. Darunter fallen, unter anderem, die Erstellung von Prognosemodellen, Betrugsprävention, Personalisierungen, intelligente Bild- und Textanalysen, Chatbots und vieles mehr.
Die Implementierung von KI ist sehr rechenintensiv und komplex. Mit Amazon AI Services bzw. AWS steht ein Partner hinter dem Angebot, der über genügend Kapazitäten und Erfahrungen verfügt, um auch die anspruchsvollsten Anforderungen umzusetzen. Durch die AI Services von Amazon ließen sich bereits bei vielen Unternehmen bedeutende Fortschritte erzielen. Machine Learning hat das Potenzial, Unternehmen beliebiger Größe zu revolutionieren – vorhandene Ergebnisse lassen sich maximieren und es ergibt sich die Chance, neuen Entwicklungen immer einen Schritt voraus zu sein.
Weitsicht
KI-Systeme können hinsichtlich Architektur und Implementierung sowohl sehr einfach als auch extrem komplex sein. Durch unsere Expertise sind wir in der Lage, jede noch so individuelle Anforderung umzusetzen und zukunftsorientierte sowie passende Lösungen zur Verfügung zu stellen.
Planung
Damit KI-Systeme automatisiert lernen und Muster in Daten entdecken, müssen vorab die richtigen Fragen gestellt werden. Damit auch wirklich die gewünschten Ergebnisse erzielt werden, ist die menschliche Expertise & Erfahrung bei der Einrichtung des Systems unerlässlich.
Einsatz
KI erweitert bestehende Produkte - in den meisten Fällen setzt man ein KI-System nicht als eigenständige Anwendung ein, sondern verbessert Produkte, die bereits genutzt werden gezielt mit KI-Funktionen, um so Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Daten
Für das Finden von Strukturen und Regelmäßigkeiten sowie ein KI-System als zuverlässigen Klassifikator oder Prädiktor einzusetzen, benötigt man zum Training der Modelle nicht nur viele Daten, zusätzlich muss auch eine hohe Datenqualität sichergestellt werden.
Azure AI
Azure AI bietet sichere und verantwortungsvolle Funktionen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, die sich komplett nach den Bedürfnissen ihrer Anwender richten. Mit Azure AI lassen sich Verhaltensweisen besser verstehen und zudem wird die Einhaltung des Datenschutzes gewährleistet, sodass die Einhaltung von Compliance Vorgaben kein Problem darstellt.
Microsoft bietet viele AI Dienste an, die Entwickler auch ohne Kenntnisse in Machine Learning unterstützen. Dazu stellt Microsoft einen Bot Service bereit, mit dem die Nutzer auf der Plattform interagieren können. Weiterhin werden im Rahmen des Azure Machine Learning Studios simple Umgebungen zum Entwickeln per Drag and Drop zur Verfügung gestellt und noch vieles mehr.
Microsoft gehört zu einem der wertvollsten Unternehmen der Welt und gibt Anwendern die Chance, dieselben Funktionen zu nutzen, die auch Microsoft selbst zum Erfolg gebracht haben. Azure AI ist also auf die anspruchsvollsten Workloads gefasst. Mit Azure AI profitieren Anwender unter anderem von einer nahezu grenzenlosen Skalierung und einer Vielzahl von Lösungen für die unterschiedlichsten Szenarien.
Weitsicht
KI-Systeme können hinsichtlich Architektur und Implementierung sowohl sehr einfach als auch extrem komplex sein. Durch unsere Expertise sind wir in der Lage, jede noch so individuelle Anforderung umzusetzen und zukunftsorientierte sowie passende Lösungen zur Verfügung zu stellen.
Planung
Damit KI-Systeme automatisiert lernen und Muster in Daten entdecken, müssen vorab die richtigen Fragen gestellt werden. Damit auch wirklich die gewünschten Ergebnisse erzielt werden, ist die menschliche Expertise & Erfahrung bei der Einrichtung des Systems unerlässlich.
Einsatz
KI erweitert bestehende Produkte - in den meisten Fällen setzt man ein KI-System nicht als eigenständige Anwendung ein, sondern verbessert Produkte, die bereits genutzt werden gezielt mit KI-Funktionen, um so Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Daten
Für das Finden von Strukturen und Regelmäßigkeiten sowie ein KI-System als zuverlässigen Klassifikator oder Prädiktor einzusetzen, benötigt man zum Training der Modelle nicht nur viele Daten, zusätzlich muss auch eine hohe Datenqualität sichergestellt werden.
RPA
RPA ist ein Akronym und steht für Robotic Process Automation. RPA ist ein Oberbegriff für Tools, die auf der Benutzeroberfläche anderer Computersysteme in der Art und Weise agieren, wie es ein Mensch tun würde.
Die Softwareroboter werden für repetitive Aufgaben eingesetzt und ermöglichen somit zum Beispiel eine automatisierte Datenübertragung. Des Weiteren werden Personalressourcen frei, die für weniger standardisierte Aufgaben eingesetzt werden können, wodurch die Produktivität allgemein steigt.
Industrie 4.0 wird durch solche Technologien schnell vorangetrieben. Die dynamische Struktur von RPA macht sie optimal für Unternehmen, die Integrationen sowie Automatisierung als Reaktion auf die digitale Transformation einsetzten möchten. Eine wachsende Anzahl an Unternehmen nimmt die Herausforderung der digitalen Revolution an, indem sie Prozesse digitalisieren und Routineaufgaben automatisieren. Dabei werden disruptive Technologien und moderne IT-Tools, wie RPA, implementiert.
Weitsicht
KI-Systeme können hinsichtlich Architektur und Implementierung sowohl sehr einfach als auch extrem komplex sein. Durch unsere Expertise sind wir in der Lage, jede noch so individuelle Anforderung umzusetzen und zukunftsorientierte sowie passende Lösungen zur Verfügung zu stellen.
Planung
Damit KI-Systeme automatisiert lernen und Muster in Daten entdecken, müssen vorab die richtigen Fragen gestellt werden. Damit auch wirklich die gewünschten Ergebnisse erzielt werden, ist die menschliche Expertise & Erfahrung bei der Einrichtung des Systems unerlässlich.
Einsatz
KI erweitert bestehende Produkte - in den meisten Fällen setzt man ein KI-System nicht als eigenständige Anwendung ein, sondern verbessert Produkte, die bereits genutzt werden gezielt mit KI-Funktionen, um so Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Daten
Für das Finden von Strukturen und Regelmäßigkeiten sowie ein KI-System als zuverlässigen Klassifikator oder Prädiktor einzusetzen, benötigt man zum Training der Modelle nicht nur viele Daten, zusätzlich muss auch eine hohe Datenqualität sichergestellt werden.
Predictive Analytics
Predictive Analytics wird schon überall in der heutigen Online-Dienstleistungswelt eingesetzt – sei es beim Online einkaufen, Nachrichten lesen oder beim Videos schauen. Ein Beispiel für Predictive Analytics in unserem Alltag, ist der Erhalt von Video Vorschlägen nach dem Anschauen von Videos z.B. auf YouTube, die auf unseren eigenen Vorlieben oder denen von anderen Usern, die dasselbe Video konsumiert haben, basieren.
Predictive Analytics gehört zu den fortgeschrittenen Analysemethoden. Sie bestrebt mittels historischer, aber auch neuer Daten Verhalten und Trends vorherzusagen. Angewendet werden dafür statistische Analysetechniken, analytische Abfragen sowie automatisierte Algorithmen für Machine Learning.
Das Ziel ist, den richtigen Service an die richtige Person zu leisten. Mit den auf Predictive Analytics basierenden individuellen Empfehlungen werden die Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit dazu bewegt öfter mit der Anwendung zu interagieren oder individualisierte Produktempfehlungen erhalten. Dies hat zur Folge, dass mehr Unternehmensgewinne realisiert werden können. Dadurch können wiederum noch mehr Daten angesammelt werden, die für einen nachhaltigen Geschäftsvorteil sorgen.
Weitsicht
KI-Systeme können hinsichtlich Architektur und Implementierung sowohl sehr einfach als auch extrem komplex sein. Durch unsere Expertise sind wir in der Lage, jede noch so individuelle Anforderung umzusetzen und zukunftsorientierte sowie passende Lösungen zur Verfügung zu stellen.
Planung
Damit KI-Systeme automatisiert lernen und Muster in Daten entdecken, müssen vorab die richtigen Fragen gestellt werden. Damit auch wirklich die gewünschten Ergebnisse erzielt werden, ist die menschliche Expertise & Erfahrung bei der Einrichtung des Systems unerlässlich.
Einsatz
KI erweitert bestehende Produkte - in den meisten Fällen setzt man ein KI-System nicht als eigenständige Anwendung ein, sondern verbessert Produkte, die bereits genutzt werden gezielt mit KI-Funktionen, um so Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Daten
Für das Finden von Strukturen und Regelmäßigkeiten sowie ein KI-System als zuverlässigen Klassifikator oder Prädiktor einzusetzen, benötigt man zum Training der Modelle nicht nur viele Daten, zusätzlich muss auch eine hohe Datenqualität sichergestellt werden.
Bots
Unter einem Bot wird ein Computerprogramm verstanden, welches eigenständig Aufgaben automatisiert erledigen kann. Dabei können sich die Aufgaben unterscheiden. Oft sind es simple sich wiederholende Vorgänge. Derzeit gibt unterschiedliche Arten von Bots, die für verschiedenste Zwecke angewendet werden können.
Ein Beispiel davon sind Chatbots. Sie umfassen textbasierte Dialogsysteme, die mit Nutzern kommunizieren können. Oft werden sie im Kundensupport eingesetzt. Dabei übernehmen sie die Rolle eines virtuellen Assistenten. Er greift auf eine vorbereitete Datenbank zurück und kann so auf die Frage des Kunden mit einer vordefinierten Antwort reagieren. Als Kanäle werden häufig WhatsApp oder Facebook genutzt. Eigenentwicklungen werden ebenfalls vermehrt eingesetzt.
Chatbots helfen Unternehmen, schneller zu reagieren und sorgen so für Kosteneffizienz. Zudem profitieren Anwender von der einfachen Bedienung. Die meisten Kunden beschweren sich über zu lange Telefonwarteschleifen und fühlen sich in den Kommunikationsmethoden eingeschränkt. Mittels der Chatbots wird dies gelöst, weil sie Konsumenten ermöglichen über verschiedene Kanäle, ohne auf die Uhrzeit zu achten, mit dem Unternehmen zu kommunizieren.
Weitsicht
KI-Systeme können hinsichtlich Architektur und Implementierung sowohl sehr einfach als auch extrem komplex sein. Durch unsere Expertise sind wir in der Lage, jede noch so individuelle Anforderung umzusetzen und zukunftsorientierte sowie passende Lösungen zur Verfügung zu stellen.
Planung
Damit KI-Systeme automatisiert lernen und Muster in Daten entdecken, müssen vorab die richtigen Fragen gestellt werden. Damit auch wirklich die gewünschten Ergebnisse erzielt werden, ist die menschliche Expertise & Erfahrung bei der Einrichtung des Systems unerlässlich.
Einsatz
KI erweitert bestehende Produkte - in den meisten Fällen setzt man ein KI-System nicht als eigenständige Anwendung ein, sondern verbessert Produkte, die bereits genutzt werden gezielt mit KI-Funktionen, um so Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Daten
Für das Finden von Strukturen und Regelmäßigkeiten sowie ein KI-System als zuverlässigen Klassifikator oder Prädiktor einzusetzen, benötigt man zum Training der Modelle nicht nur viele Daten, zusätzlich muss auch eine hohe Datenqualität sichergestellt werden.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Eine der vielen Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz ist die Spracherkennung bzw. das Sprachverständnis. Mittlerweile macht die KI sogar weniger Fehler bei der Spracherkennung als der Mensch. Hierbei werden drei Begriffe unterschieden: Natural Language Processing (NLP), Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG).
Wenn es um das Verstehen und Verarbeiten von Texten geht, ist in Expertenkreisen von NLP die Rede. Mit NLP wird die natürliche Sprache erfasst und durch Algorithmen verarbeitet. Dabei wird eine Kommunikation zwischen Menschen und Computer bestrebt. Währenddessen kann NLU, als Teilgebiet von NLP, die Inhalte interpretieren und ist in der Lage ein Problem zu lösen.
Im Gegensatz zu NLP und NLU konzentriert sich NLG mit der Sprachausgabe. Die Maschinen sind in der Lage, aus Datensätzen die natürliche Sprache oder Texte automatisch zu generieren. Im Zusammenhang mit NLP lassen sich noch mehr Aufgaben automatisch erledigen. Zum Beispiel kann ein Chatbot das Kundenbedürfnis verstehen und interpretieren (NLU) und im Anschluss kann die passende Antwort generiert werden (NLG).
Weitsicht
KI-Systeme können hinsichtlich Architektur und Implementierung sowohl sehr einfach als auch extrem komplex sein. Durch unsere Expertise sind wir in der Lage, jede noch so individuelle Anforderung umzusetzen und zukunftsorientierte sowie passende Lösungen zur Verfügung zu stellen.
Planung
Damit KI-Systeme automatisiert lernen und Muster in Daten entdecken, müssen vorab die richtigen Fragen gestellt werden. Damit auch wirklich die gewünschten Ergebnisse erzielt werden, ist die menschliche Expertise & Erfahrung bei der Einrichtung des Systems unerlässlich.
Einsatz
KI erweitert bestehende Produkte - in den meisten Fällen setzt man ein KI-System nicht als eigenständige Anwendung ein, sondern verbessert Produkte, die bereits genutzt werden gezielt mit KI-Funktionen, um so Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Daten
Für das Finden von Strukturen und Regelmäßigkeiten sowie ein KI-System als zuverlässigen Klassifikator oder Prädiktor einzusetzen, benötigt man zum Training der Modelle nicht nur viele Daten, zusätzlich muss auch eine hohe Datenqualität sichergestellt werden.
Big Data
Unter Big Data werden besonders große, ständig wachsende Datenmengen verstanden. Merkmale dieser Daten sind ihre Größe, Komplexität und ihre Schnelllebigkeit. Zu den Datentypen gehören Texte, Geometrien, Bilder, Videos, Töne und Kombinationen aus allen. Die Natur von Big Data ist somit ziemlich komplex und erfordert leistungsstarke und fortschrittliche Algorithmen.
Anhand von fünf Vs lassen sich die Merkmale von Big Data darstellen: Volume, Variety, Velocity, Veracity und Value. Mit Volume werden die enormen Datenmengen beschrieben. Variety definiert diese Daten. Velocity geht auf die Geschwindigkeit, mit der Daten erzeugt, ausgewertet und analysiert werden können ein. Veracity beschreibt die Qualität bzw. Genauigkeit der Daten. Das letzte V, Value, bezeichnet den Mehrwert, welcher durch die großen Datenmengen im Unternehmen entsteht.
Unternehmen bestreben mit Big Data eine bessere Entscheidungsgrundlage zu erlangen. Dafür werten Big Data Experten die hohen Datenmengen aus heterogenen Quellen aus. Hier greifen Unternehmen auf verschiedene Software- und KI-Lösungen zurück, welche die Verarbeitung sowie Analyse von großen als auch geringen Datenmengen in kurzer Zeit ermöglichen.
Weitsicht
KI-Systeme können hinsichtlich Architektur und Implementierung sowohl sehr einfach als auch extrem komplex sein. Durch unsere Expertise sind wir in der Lage, jede noch so individuelle Anforderung umzusetzen und zukunftsorientierte sowie passende Lösungen zur Verfügung zu stellen.
Planung
Damit KI-Systeme automatisiert lernen und Muster in Daten entdecken, müssen vorab die richtigen Fragen gestellt werden. Damit auch wirklich die gewünschten Ergebnisse erzielt werden, ist die menschliche Expertise & Erfahrung bei der Einrichtung des Systems unerlässlich.
Einsatz
KI erweitert bestehende Produkte - in den meisten Fällen setzt man ein KI-System nicht als eigenständige Anwendung ein, sondern verbessert Produkte, die bereits genutzt werden gezielt mit KI-Funktionen, um so Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Daten
Für das Finden von Strukturen und Regelmäßigkeiten sowie ein KI-System als zuverlässigen Klassifikator oder Prädiktor einzusetzen, benötigt man zum Training der Modelle nicht nur viele Daten, zusätzlich muss auch eine hohe Datenqualität sichergestellt werden.
Business Intelligence
Business Intelligence (BI) definiert eine Ansammlung verschiedener Strategien und Tools, die zur Analyse von Geschäftsinformationen dienen. Mithilfe der Analyse und Darstellung der Daten soll den Entscheidungsträgern im Unternehmen geholfen werden fundierte Business Entscheidungen treffen zu können.
Um einen Mehrwert aus den Unternehmensinformationen zu schaffen, bietet BI zahlreiche Methoden an. Mittels BI werden Daten aus internen als auch aus externen Quellen gesammelt und für anschließende Analysen vorbereitet werden. Damit lassen sich, auch mittels Unterstützung von KI, Berichte, Dashboards und Datenvisualisierungen erstellen, welche die Entscheidungsfindung im Unternehmen unterstützen.
Primäre Aufgabe von BI ist es den Geschäftsbetrieb zu optimieren. Mithilfe der Datenanalyse lässt sich im Unternehmen ein Mehrwert generieren – u.a. lässt sich die Produktivität steigern, interne Prozesse werden verbessert, Entscheidungen können schneller und besser getroffen werden und es lassen sich Wettbewerbsvorteile generieren.
Weitsicht
KI-Systeme können hinsichtlich Architektur und Implementierung sowohl sehr einfach als auch extrem komplex sein. Durch unsere Expertise sind wir in der Lage, jede noch so individuelle Anforderung umzusetzen und zukunftsorientierte sowie passende Lösungen zur Verfügung zu stellen.
Planung
Damit KI-Systeme automatisiert lernen und Muster in Daten entdecken, müssen vorab die richtigen Fragen gestellt werden. Damit auch wirklich die gewünschten Ergebnisse erzielt werden, ist die menschliche Expertise & Erfahrung bei der Einrichtung des Systems unerlässlich.
Einsatz
KI erweitert bestehende Produkte - in den meisten Fällen setzt man ein KI-System nicht als eigenständige Anwendung ein, sondern verbessert Produkte, die bereits genutzt werden gezielt mit KI-Funktionen, um so Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Daten
Für das Finden von Strukturen und Regelmäßigkeiten sowie ein KI-System als zuverlässigen Klassifikator oder Prädiktor einzusetzen, benötigt man zum Training der Modelle nicht nur viele Daten, zusätzlich muss auch eine hohe Datenqualität sichergestellt werden.